此处描述了动态内存网络 。我了解问答任务发生了什么，但是当涉及到序列到序列建模时，他们在 2.4 答案模块的第 4 段中对其进行了描述。

在序列建模任务中，我们希望标记原始序列中的每个单词。为此，DMN 在输入词上以与上述相同的方式运行。对于单词 t，我们替换 Eq。8个$e^i = h^{i}_{t}$ . 请注意，每个单词的第一关门都是相同的，因为问题是相同的。这允许通过仅计算一次这些门来加快实现速度。但是，后续通行证的大门会有所不同，因为情节不同。

我无法理解全局门是如何计算的，以及为什么它们对于第一次通过的每个单词都是相等的。它们将被计算为问题向量（相同）和词向量（每个词不同）的函数。这就是我对这里发生的事情的模糊程度。有人可以解释上述段落中的部分是如何组合在一起的吗？